一个认为一切根源都是“自己不够强”的INTJ 个人主页：用哲学编程-CSDN博客专栏：每日一题——举一反三Python编程学习Python内置函数 Python-3.12.0文档解读 目录 初次尝试 代码分析 时间复杂度 空间复杂度 总结 我要更强 代码结构与功能 全局时间复杂度 全局空间复杂度 代码优点 代码优化建议 哲学和编程思想 1. 模块化（Modular

一个认为一切根源都是“自己不够强”的INTJ 个人主页：用哲学编程-CSDN博客专栏：每日一题——举一反三Python编程学习Python内置函数 Python-3.12.0文档解读 目录 初次尝试 点评 时间复杂度分析 空间复杂度分析 综合分析 我要更强 时间复杂度分析 空间复杂度分析 综合分析 哲学和编程思想 1. 分治思想 2. 组合数学和生成函数 3. 动

本文介绍了线性回归以及如何在Python中编程线性回归模型。 可解释性是机器学习中最大的挑战之一。如果一个模型的决策更容易让人理解，那么它的解释性就会比另一个模型高。有些模型是如此复杂，并且内部结构如此复杂，以至于几乎无法理解它们是如何达到最终结果的。这些黑匣子似乎打破了原始数据和最终输出之间的关联，因为它们之间发生了多个过程。 但是在机器学习算法领域，某些模型比其他模型更透明。 决策树 绝对

“扎克伯格：我认为我们应该屏蔽微信、Kakao和Line广告，那些公司正试图建立社交网络并取代我们。” 据外媒报道，美国当地时间周六，社交媒体巨头Facebook有关一场诉讼的7000页机密文件被公之于众，导致其将面临新一轮全球范围的严格审查。 这7000页内容涵盖Facebook如何利用用户数据作为筹码、如何控制对手，以及甚至扼杀对手等。这其中，约4000页是Facebook内部